texture op• Datenarten: image → image
• Aufruf: fullseye.apply(img, "sk_frangi", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
• HALCON-Äquivalent: lines_gauss (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)
*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*
*Die Ausgabe ist in einer viridis-artigen Falschfarbe dargestellt (dunkles Violett = klein, Gelb = groß), damit ein Feld von Größen — Abstand, Phase, Orientierung, Tiefe — lesbar ist.*
Regler a durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ sk_frangi: knob a sweep (docs site)
Regler b durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ sk_frangi: knob b sweep (docs site)
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ sk_frangi: other inputs (docs site)
*Keine Farb-Eingabe (H,W,3) gezeigt: dieser Op behandelt den Farbkanal als dritte Raumachse (vermischt Kanäle). Pro Kanal aufrufen.*
Frangi-Filter zur Erkennung röhrenförmiger Strukturen (vesselness filter). Erkennt langgestreckte röhrenförmige Strukturen wie Blutgefäße, Falten oder Flüsse anhand der Eigenwertverhältnisse der Hesse-Matrix.
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
HALCON の lines_gauss(Detect lines and their width.)に相当(近似。線の幅や XLD 輪郭は返さず、応答強度の画像のみを返す)。2026-08-30 に a, b を配線した: a はスケール範囲(`sigmas=range(1, 2+round(a*4)) —— 最大 σ を 1〜5 に振る。a=0.5 で旧来の固定範囲 range(1,4) とビット一致)、b は Frangi の blobness 感度 β を 0.15〜0.85 に振る(b=0.5 で skimage 既定の 0.5 と一致し、既定出力は変わらない)。既定で black_ridges=True`(明るい背景上の暗い管を検出する)ため、白い背景に黒い線が乗った画像でないと応答が弱く出る点に注意。
Vergleichbarkeit der Werte (gemessen): Die Ausgabe wird auf das Maximum des jeweiligen Bildes normiert (das Ausgabemaximum ist stets 1.0, und eine Skalierung der Eingabe lässt die Ausgabe unverändert). Werte sind daher nicht bildübergreifend vergleichbar — ein Merkmal gleicher Stärke erhält je nach dem stärksten Merkmal im Bild einen anderen Wert, und in einem Bild mit nur schwachen Merkmalen wird das Rauschen auf 1.0 angehoben. Für einen Vergleich über Bilder hinweg auf eine gemeinsame Referenz umskalieren.
Leeres Bild (gemessen): Ein Bild gleichmäßiger Helligkeit liefert unabhängig von der Helligkeit ein leeres Ergebnis (jedes Pixel ist Hintergrund 0). Reinweiß und Reinschwarz verhalten sich gleich; Helligkeit allein detektiert nichts.
• Leitfaden zur Familie gallery2d_texture_freq
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.
sk_frangi 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_texture_freq — py -3.11 examples/gallery2d_texture_freq.py
• poc_fresco_craquelure — py -3.11 examples/poc_fresco_craquelure.py
• poc_solar_el_inspection — py -3.11 examples/poc_solar_el_inspection.py
image als Eingabe)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
texture)std_filter · local_bimodality · local_std · scale_select_std · bootstrap_std_error · structure_tensor_orientation · structure_tensor_coherence · gabor
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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